РОЗРОБКА НЕЙРОМЕРЕЖІ ДЛЯ ВЗАЄМОДІЇ З КОРИСТУВАЧЕМ

Анотація

Метою проекту є створення моделі нейромережі для генерації текстової інформації,
яка стане зручним інструментом взаємодії з користувачем, за допомого веб-середовища Google Colab,
із залученням веб-додатку JupiterNotebook та бібліотеки PyTorch. Основними завданнями проекту є
розробка легкого і доступного інтерфейсу взаємодії штучного інтелекту з користувачем, зокрема:
створення інструменту штучного інтелекту, що вміє «вести діалог», поєднання його з гнучкою та
орієнтованою на взаємодію базою даних, залучення популярної бібліотеки PyTorch. Об’єктом
дослідження є процес розробки та реалізації нейромережі для взаємодії з користувачем за допомогою
веб-середовище Google Colab. Предметом дослідження є вивчення методів та технологій, що
дозволяють розробити нейромережу для генерації текстової інформації, яка зможе взаємодіяти та
допомагати як асистент. Результатом дослідження є функціональна нейромережа, що зможе вести
конструктивний діалог з користувачем та мати достатньо гнучкості задля швидкої реалізації нових
модулів з простим функціоналом.

The goal of the project is to create a neural network model for generating textual information, which will become a convenient tool for interaction with the user, with the help of the Google Colab web environment, involving the JupiterNotebook web application and the PyTorch library. The main tasks of the project are: development of an easy and accessible interface for the interaction of artificial intelligence with the user, in particular: creation of an artificial intelligence tool capable of "dialogue", combining it with flexible and interaction-oriented database, involving the popular PyTorch library. Object of research is the process of developing and implementing a neural network to interact with the user using Google Colab web environment. The subject of research is the study of methods and technologies that allow to develop a neural network for the generation of textual information that can interact and to help as an assistant. The result of the study is a functional neural network that can lead constructive dialogue with the user and have enough flexibility to quickly implement new ones modules with simple functionality.